Předmět "Statistika a analýza dat" se skládá z obecného úvodu (popisné charakteristiky, pravděpodobnostní rozdělení, principy základních úloh: odhady, konstrukce intervalových odhadů, rozhodovací problémy - testování hypotéz), na který navazuje speciální část, jejíž cílem je prohloubit znalosti o základních metodách matematické statistiky a analýzy dat a seznámit se pokročilejšími metodami, přičemž velký důraz je kladen na mnohorozměrné metody. Konkrétně je studium rozčleněno do následujících studijních bloků: " Základní principy statistických metod - náhodné veličiny, konstrukce bodových (metoda maximální věrohodnosti) a intervalových odhadů, základy testování hypotéz (chyby prvního a druhého druhu, síla testu), ověřování normality (Shapirův-Wilkův test). Alternativní postupy ke statistickým postupům založeným na předpokladu normality: neparametrické a robustní postupy, L a M-odhady, pořadové testy. " Korelační analýza a lineární regrese - Pearsonův a Spearmanův korelační koeficient, Z- transformace, testy o hodnotách korelačního koeficientu, metoda nejmenších čtverců, testy a odhady v regresi, základy regresní diagnostiky. " Mnohorozměrná statistická analýza: pojem oblasti spolehlivosti, základní odhady a testy, Hotellingův test, metoda hlavních komponent, faktorová analýza. " Vybrané statě ze statistické kontroly jakosti a spolehlivosti, případně další potřebná témata dle zaměření odborné práce doktorandů.
|